? 团队协作新体验：ModelWhale 让多人协同效率翻倍
ModelWhale 的团队协作功能在 2025 年迎来了全面升级，无论是科研团队还是企业项目组，都能在这里找到适合自己的协作模式。比如在临床医学场景中，统计师可以通过 Canvas 低代码工具搭建分析模板，临床医生只需输入参数就能快速得到结果，双方还能在平台上直接评论交流，大大减少了沟通成本。
创建团队的流程也非常简单。登录 ModelWhale 后，点击 “我的团队” 选项，输入团队名称和简介，就能快速创建一个新团队。团队管理员可以邀请成员加入，还能根据成员的角色分配不同的权限，比如数据查看、代码修改、任务管理等。权限管理的 granularity 很高，管理员可以精确控制成员对数据集、项目、算力的访问权限，确保数据安全的同时，也能提高协作效率。
任务拆解和进度追踪是 ModelWhale 团队协作的一大亮点。管理员可以将一个大项目拆分成多个子任务，分配给不同的成员，并设置任务的优先级和截止时间。成员完成任务后，进度会自动同步到任务看板上，方便管理员实时监控项目进展。在量化投资领域，鲲山科技就通过这种方式，将策略开发、回测、优化等任务分配给不同的团队成员，实现了策略的快速迭代。
版本管理功能也很实用。团队成员对项目的任何修改都会生成新的版本，方便随时回溯到历史版本。比如在开发一个机器学习模型时，成员 A 修改了数据预处理代码，成员 B 调整了模型参数，这些修改都会被记录下来，团队可以轻松对比不同版本之间的差异，选择最优的方案。
? 海量数据集轻松用：从获取到分析一站式解决
ModelWhale 平台上的数据集资源非常丰富，涵盖了医疗、金融、教育、气象等多个领域。用户可以通过搜索功能快速找到自己需要的数据集，也可以在 “他人共享” 模块中查看其他用户分享的数据集。比如在 Datathon 竞赛中，选手们可以直接挂载比赛提供的数据集，无需手动下载和处理，节省了大量时间。
数据集的接入方式也很灵活。用户可以上传本地数据，连接数据库、S3、NAS 等外部数据源，还能通过数据集 SDK 在本地或第三方平台操作 ModelWhale 上的数据集。比如在 Python 环境中，使用
mw-python-sdk库就能轻松查看、下载、制作和更新数据集，非常方便。数据标注功能也得到了增强。除了支持文本分类、图像标注等常见任务，ModelWhale 还新增了关系抽取文本标注和姿态估计视频标注。关系抽取可以帮助用户构建知识图谱，提升大模型的搜索效果；姿态估计视频标注则能自动生成插值，减少人工标注量。标注结果还能转换为 COCO、human3.6m 等多种开源格式，方便后续的模型训练。
在线分析和训练功能让数据处理更加高效。用户无需担心本地算力不足，打开 ModelWhale 就能使用云端的 CPU、GPU 资源。比如在处理大规模气象数据时，用户可以选择分布式 GPU 集群，快速完成模型训练。平台还内置了多种算法代码片段库，涵盖数据处理、可视化、常用模型等，用户可以直接调用，进一步提高工作效率。
? 多角色协同：让专业的人做专业的事
ModelWhale 支持多角色协同工作，不同专业背景的人员可以在同一个平台上协作。在临床研究中，统计师使用 Canvas 构建分析模板，临床医生通过输入参数运行分析，双方通过在线评论和任务看板实时沟通，实现了高效协作。在量化投资领域，投研人员可以在平台上并行运行多个回测任务，快速验证策略效果，同时利用版本管理功能，确保策略的可追溯性。
平台还提供了丰富的协作工具。Notebook 支持交互式编程，适合数据科学家进行复杂的数据分析；Canvas 低代码工具则降低了使用门槛，让非技术人员也能轻松参与项目；IDE 编程环境则适合工程师进行大规模的代码开发。团队成员还可以将常用的代码、数据、镜像等资源共享到团队知识库中，方便其他成员复用。
? 实战案例：ModelWhale 在不同领域的应用
在医疗领域，和鲸科技与上海申康医院发展中心合作，打造了可供生物统计师与临床医生协同研究的低代码平台。统计师通过 Canvas 搭建分析模板，临床医生输入参数就能得到结果，大大提高了临床研究的效率。在携程的航班延误预测项目中，ModelWhale 平台帮助携程快速征集到多种优秀算法，降低了运营成本，提升了服务质量。
在量化投资领域，鲲山科技引入 ModelWhale 后，实现了数据预处理、策略回测、模型优化的全流程管理。投研人员可以并行运行多个回测任务，利用多维协同功能快速迭代策略，同时通过权限管理确保数据安全。在教育领域，某高校使用 ModelWhale 进行人工智能通识课程教学，超过 6000 名学生通过平台进行在线学习，平台的低代码特性降低了学习门槛，提高了教学效果。
⚙️ 性能与集成：ModelWhale 的技术支撑
ModelWhale 的算力调度能力非常强大，支持跨云厂商（如 AWS、阿里云、腾讯云）的计算资源弹性调度。用户可以根据项目需求选择不同规格的算力，平台会自动分配最优的资源。在处理大规模数据时，平台还能通过分布式计算和 GPU 加速，显著提升计算效率。
平台的集成能力也很出色。ModelWhale 与智谱 AMiner、DeepSeek 等 AI 工具深度合作，支持模型服务部署和智能体编排。用户可以在平台上一键部署 DeepSeek 模型服务，构建机构级 AI 应用。此外，平台还支持与开源工具如 Jupyter、VScode 集成，方便用户进行开发和调试。
❓ 常见问题解答
如何解决团队协作中的权限冲突？
团队管理员可以在 “权限管理” 模块中设置成员的访问权限，明确每个成员对数据、项目、算力的操作权限。如果出现权限冲突，可以通过调整权限设置或协商解决。
数据集的版权如何保护？
ModelWhale 平台对数据集进行了严格的版权管理，用户上传数据集时需要声明版权信息。平台还通过 DOI 标识确保数据的可追溯性，防止数据滥用。
如何处理大规模数据的存储和传输？
ModelWhale 提供了个人云端持久化存储空间，用户可以将数据存储在平台上，避免占用本地空间。数据传输方面，平台支持高速数据传输协议，确保数据的快速上传和下载。
平台的安全性如何保障？
ModelWhale 采用了多层次的安全防护措施，包括数据加密、访问控制、防火墙等。平台还通过了多项安全认证，确保用户数据的安全。
如何学习 ModelWhale 的使用方法？
ModelWhale 提供了详细的官方文档和教程，用户可以在平台上查看。此外，和鲸社区还提供了丰富的案例和交流活动，帮助用户快速上手。
? 总结
ModelWhale 2025 新版平台在团队协作和海量数据集使用方面表现出色，无论是科研团队还是企业项目组，都能在这里找到适合自己的解决方案。平台的低代码工具、灵活的权限管理、强大的算力调度和丰富的数据集资源，都为用户提供了高效、便捷的工作体验。如果你正在寻找一个数据科学协同平台，ModelWhale 绝对值得一试！
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